Near infrared(NIR) spectral data have been used for the noninvasive analysis of various biological samples. Nonetheless, absorption bands of NIR region are overlapped extensively. It is very difficult to select the proper wavelengths of spectral data, which give the best PCR(principal component regression) models for the analysis of constituents of biological samples. The NIR data were used after polynomial smoothing and differentiation of 1st order, using Savitzky-Golay filters. To find the best PCR models, all-possible combinations of available principal components from the given NIR spectral data were derived by in-house programs written in MATLAB codes. All of the extensively generated PCR models were compared in terms of SEC(standard error of calibration), $R^2$, SEP(standard error of prediction) and SECP(standard error of calibration and prediction) to find the best combination of principal components of the initial PCR models. The initial PCR models were found by SEC or Malinowski's indicator function and a priori selection of spectral points were examined in terms of correlation coefficients between NIR data at each wavelength and corresponding concentrations. For the test of the developed program, aqueous solutions of BSA(bovine serum albumin) and glucose were prepared and analyzed. As a result, the best PCR models were found using a priori selection of spectral points and the final model selection by SEP or SECP.
Phenol is frequently present as the hazardous pollutant in petrochemical and pesticide industry wastewater. Because of its high toxicity and carcinogenic potential, a proper treatment is needed to reduce the hazards of phenol carrying effluent before being discharged into the environment. Phenol biodegradation with microbial consortium offers a very promising approach now a day's. This study focused on the formulation of phenol degrading bacterial consortium with three bacterial isolates. The bacterial strains Bacillus cereus strain VCRC B540, Bacillus cereus strain BRL02-43 and Oxalobacteraceae strain CC11D were isolated from detergent contaminated soil by soil enrichment technique and was identified by 16s rDNA sequence analysis. Individual cultures were degrade 100 μl phenol in 72 hrs. The formulated bacterial consortium was very effective in degrading 250 μl of phenol at a pH 7 with in 48 hrs. The study further focused on the analysis of the products of biodegradation with Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT/IR) and Gas Chromatography-Mass Spectroscopy (GC-MS). The analysis showed the complete degradation of phenol and the production of Benzene di-carboxylic acid mono (2-ethylhexyl) ester and Ethane 1,2- Diethoxy- as metabolic intermediates. Biodegradation with the aid of microorganisms is a potential approach in terms of cost-effectiveness and elimination of secondary pollutions. The present study established the efficiency of bacterial consortium to degrade phenol. Optimization of biodegradation conditions and construction of a bioreactor can be further exploited for large scale industrial applications.
An algorithm for detection of yellow sand aerosols has been developed with infrared bands. This algorithm is a hybrid algorithm that has used two methods combined. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11{\mu}m\;and\;12{\mu}m\;(BTD1)$. The radiation at $11{\mu}m$ is absorbed more than at $12{\mu}m$ when yellow sand is loaded in the atmosphere, whereas it will be the other way around when cloud is present. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7{\mu}m\;and\;11{\mu}m(BTD2)$. This technique is sensitive to dust loading, which the BTD2 is enhanced by reflection of $3.7{\mu}m$ solar radiation. First the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis from the two methods, is performed and the aerosol pixel with the lowest 10% of the eigenvalue is eliminated. Then the aerosol index (AI) from the combination of BTD 1 and 2 is derived. We applied this method to Multi-functional Transport Satellite-l Replacement (MTSAT-1R) data and obtained that the derived AI showed remarkably good agreements with Ozone Mapping Instrument (OMI) AI and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.3
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pp.97-106
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2015
In this paper, the development of infrared threat surrogate system is described and it can be used to verify the performance of DIRCM system. In this research, threat surrogates are manufactured using same F# and reflective optics used in 1st- and 2nd-Gen. real seeker so that the threat surrogate system can be used to develop code-based jamming techniques. Also the threat surrogate system can analyze the saturation jamming effect for image seeker using FPA detector. The result shows that 1st- and 2nd-generation threat surrogates have relatively precise tracking performance and jamming effect.
Recently, civil complaints have increased due to water pollution and bad smell in rivers. Therefore, attention is focused on improving the river environment. The purpose of this study is to acquire RGB and thermal infrared images using UAV for sewage outlet and to monitor the status of stream pollution and the applicability UAV based images for river embankment maintenance plan was examined. The accuracy of the 3D model was examination by SfM(Structure from Motion) based images analysis on river embankment maintenance area. Especially, The wastewater discharged from the factory near the river was detected as an thermal infrared images and the flow of wastewater was monitored. As a result of the study, we could monitor the cause and flows of wastewater pollution by detecting temperature change caused by wastewater inflow using UAV images. In addition, UAV based a high precision 3D model (DTM, Digital Topographic Map, Orthophoto Mosaic) was produced to obtain precise DSM(Digital Surface Model) and vegetation cover information for river embankment maintenance.
Our understanding of dust emission, interaction, and evolution, is evolving. In recent years, electric dipole emission by spinning dust has been suggested to explain the anomalous microwave excess (AME), appearing between 10 and 90 Ghz. The observed frequencies suggest that spinning grains should be on the order of 10nm in size, hinting at polycyclic aromatic hydrocarbon molecules (PAHs). We present data from the AKARI/Infrared Camera (IRC) due to its high sensitivity to the PAH bands. By inspecting the IRC data for a few AME regions, we find a preliminary indication that regions well-fitted by a spinning-dust model have a higher $9{\mu}m$ than $18{\mu}m$ intensity vs. non-spinning-dust regions. Ongoing efforts to improve the analysis by using DustEM and including data from the AKARI Far Infrared Surveyor (FIS), IRAS, and Planck High Frequency Instrument (HFI) are described.
Kim, Ghiseok;Lee, Kye-Sung;Kim, Geon-Hee;Hur, Hwan;Kim, Dong-Ik;Chang, Ki Soo
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.35
no.1
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pp.12-17
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2015
In this study, we analyzed and showed the enhanced thermal resolution of a lock-in infrared thermography system by employing a blackbody system and micro-register sample. The noise level or thermal resolution of an infrared camera system is usually expressed by a noise equivalent temperature difference (NETD), which is the mean square of the deviation of the different values measured for one pixel from its mean values obtained in successive measurements. However, for lock-in thermography, a more convenient quantity in the phase-independent temperature modulation amplitude can be acquired. On the basis of results, it was observed that the NETD or thermal resolution of the lock-in thermography system was significantly enhanced, which we consider to have been caused by the averaging and filtering effects of the lock-in technique.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.4111-4111
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2001
When a drug is prepared in a tablet, the active component represents only a small portion of the dosage form. The other components of the formulation include materials to assist in the dissolution, antioxidants, coloring agents and bulk fillers. The tablets are tested using approved testing methods usually involving separation and subsequent quantification of the active component. Tablets may also be tested by near-Infrared Reflectance spectrometry (NIRS). In the present study, based on NIRS and multivariate calibration methods, a novel and precise method is developed for direct determination of ascorbic acid in vitamin C tablet. Two different tablet formulations were powdered in three different sizes, 63-125 ${\mu}{\textrm}{m}$, and examined. Spectral region of 4750-4950 $cm^{-1}$ / was used and optimized for quantitative operations. Partial least squares (PLS) and multiple linear regression (MLR) methods were performed for this spectral region. The results of optimized PLS and MLR methods showed that reproducibility increase with decreasing grain size and standard error of calibration (SEP) of less than 1% w/w of ascorbic acid and a correlation coefficient of 0.998 can be achieved. The PLS method showed better results than MLR. Seven overdose and underdose samples (prepared in the laboratory to match marketed products) were tested by proposed and iodometric standard methods. A correlation between NIRS predicted ascorbic acid values and iodomet.ic values was calculated ($R^2$=0.9950). Finally, the direct analysis of individual intact tablets in their unit-dose packages (Blistering in aluminum and PVC foils) obtained from market were also carried out and a correlation coefficient of 0.9989 and SEP of 0.931% w/w of ascorbic acid were achieved.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.3112-3112
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2001
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.3111-3111
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2001
The implementation of NIR and chemometrics in the Pharmaceutical industries is still in strong progress, both regarding qualitative and quantitative applications and beneficial results are seen. Looking at the development so far, NIR will change the pharmaceutical industry even more in the future. This presentation will address the experiences and progress achieved regarding the application and implementation of quantitative methods for determination of content uniformity and assay of tablets with less than 10% w/w of active, using Near Infrared transmittance spectroscopy in combination with PLS. Also qualitative methods for identification of the same tablets by Near Infrared reflectance spectroscopy will be discussed. Four commercial tablet strengths are formulated and produced from two different compositions by direct compression. Three different strengths are dose proportional, i.e. fixed concentration by varying in size. The aim was to replace the conventional primary methods for analysing content uniformity, assay and identification by NIR. Studies were performed on comparing transmittance versus reflectance spectroscopy for both applications on the dose proportional tablets. The model for determination of content uniformity and assay was developed to cover both coated and uncoated tablets, whereas the qualitative model was developed to identify coated tablets only. The impact of the tablet formulation, tablet size and coating, resulted in individual models far each composition The best calibration was achieved using diffuse reflectance for the identification purposes and diffuse transmittance for the quantitative determination of the active content within the tablets. As NIR in combination with other techniques opens up the possibility of total quality management within the production, the transfer of the above-mentioned models from a laboratory based approach to an at-line approach at H.Lundbeck will be addressed too.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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